Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior GenAI Engineer (Agentic AI & AWS)
Оценка ИИВакансия предлагает работу с передовым стеком (Agentic AI, Bedrock) и сложными задачами, что отлично подходит для профессионального роста Senior-специалиста. Удаленный формат и фокус на инновациях делают предложение очень привлекательным.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубокой экспертизе в узких нишах: LangGraph, графовые RAG и мультимодальные системы, а также солидным опытом (6-8+ лет).
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior GenAI Engineer с таким набором навыков рыночные ожидания начинаются от 5000 USD и выше. Учитывая требования к опыту 6-8 лет и знание AWS Bedrock, компенсация должна соответствовать верхним границам рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы эксперт в области Agentic AI и готовы внедрять инновации на стеке AWS Bedrock, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Senior GenAI Engineer (Agentic AI & AWS)
#SeniorGenAIEngineer #GenAIEngineer #Senior #Удаленно
Требования:
Опыт: 6–8+ лет. Сильные навыки владения Python. Опыт работы с LangChain и LangGraph. Глубокое понимание RAG-конвейеров и векторных баз данных. Практический опыт с инструментами оценки RAG (RAGAS, DeepEval). Базовые знания по графам знаний / графовой RAG. Облако и DevOps: AWS (предпочтительно Bedrock). CI/CD (Azure DevOps). Опыт разработки API. Расширенные возможности: Опыт работы с мультимодальными системами ИИ. Понимание стриминговых / архитектур в реальном времени. Знание оптимизации затрат на ИИ (основы FinOps). Приятно иметь: Опыт работы в области IoT / промышленной сферы.
Локация:📍Удалённо.
Контакт для отклика: Откликнуться
Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LangChain
- LangGraph
- RAG
- Vector Databases
- Ragas
- DeepEval
- Knowledge Graphs
- AWS Bedrock
- AWS
- CI/CD
- Azure DevOps
- API Development
- Multimodal AI
- FinOps
- IoT
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с современными фреймворками для создания агентов.
Расскажите о самом сложном кейсе использования LangGraph: как вы проектировали логику переходов между узлами и обработку циклов?
Оценка навыков обеспечения качества ответов LLM.
Какие метрики в RAGAS вы считаете наиболее критичными для оценки галлюцинаций в RAG-системах и как вы их оптимизировали?
Проверка знаний специфического облачного стека.
В чем основные преимущества и ограничения использования AWS Bedrock по сравнению с прямым использованием API провайдеров (например, OpenAI)?
Оценка понимания продвинутых архитектур данных.
В каких случаях вы бы предпочли Graph RAG классическому векторному поиску, и как это влияет на задержку (latency) системы?
Проверка навыков оптимизации ресурсов.
Какие стратегии FinOps вы применяли для снижения стоимости инференса LLM без значительной потери качества?
Похожие вакансии
Архитектор мультиагентных систем на базе LLM
AI engineer (ML/DS)
Python-разработчик в команду запуска внутренних AI-сервисов
Аналитик AI-агентов Senior
Аналитик AI-агентов
AI-разработчик (Senior)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!